目录教程模型转换ResNet模块以训练最简单的mnist为例，完整的例子为: import os
import numpy as np
import cv2
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torchvision
from tqdm import tqdm
from t
nn.Module模块是所有神经网络的基类，任何类都应该继承这个nn.Module类并且实现__init__和forward两个方法(forward方法基类中不实现)；Modules本身可以嵌套；import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Model(nn.Module):
def __init__(self):
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2024-09-08 16:37:01
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# 如何实现PyTorch源代码
## 概述
欢迎来到PyTorch源代码实现教程！作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现PyTorch源代码。在这篇文章中，我将分步骤地向你展示整个实现过程，并提供每个步骤所需的代码和解释。
## 实现流程
首先，让我们看一下整个实现PyTorch源码的流程。通过下面的表格展示，你可以清晰地了解每个步骤所需的操作：
```mermaid
journey
原创
2024-06-26 05:31:08
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# PyTorch源代码解读与应用
在深度学习的领域中，PyTorch因其灵活性和用户友好的API受到广泛欢迎。作为一个开源的深度学习框架，PyTorch不仅为研究人员提供了一个快速原型的平台，还便于开发者将研究成果应用于生产环境。本篇文章将通过分析PyTorch的源代码及其内部机制，带你深入了解这个强大的框架。
## PyTorch的基本架构
PyTorch的核心部件主要包括以下几个方面：
原创
2024-10-21 05:56:51
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目录0 前言1 Dataset1.1 Map-style dataset1.2 Iterable-style dataset1.3 其他 dataset2 Sampler3 DataLoader3.1 三者关系 (Dataset, Sampler, Dataloader)3.2 批处理3.2.1 自动批处理（默认）3.2.2 关闭自动批处理3.2.3 collate_fn3.3 多进程处理 (mu
# 如何在PyTorch中实现PSPNet源代码
## 一、流程概述
本次任务是用PyTorch实现PSPNet（Pyramid Scene Parsing Network），一个用于语义分割的深度学习模型。以下是实现的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------------------|
一. 前言一开始BERT出来的时候，只有英语的，这对于各个国家的广大AI爱好者，是十分不便的，大家都希望能有自己国家语言的版本。这不，后面BERT又出了多语言版本，FB也紧跟着出了一个更好的多语言版本(不过貌似语言比较少？主要还是针对翻译和XNLI任务而定制的，不像BERT的那个那么多语言，而且很通用)这里复述一下作者在第一章总结的他们的贡献：引入了一个新的无监督方法，用于训练多语的表征，并且提出
一、Unet网络图 这里才用这么一张Unet的网络结构，具体的参数已经在图中标出，可以看图有左右两边编码和解码的过程，编码过程由卷积和下采样构成，解码过程由卷积和上采样构成。二、编程实现思路（一）数据的获取这里采用VOC2007数据集，可以去飞桨直接下载 这里是其中的一些内容 我们主要使用的是两个文件夹内的图片：JPEGImages和SegmentationClass 其中JPEGImages是网
最近需要实现android自动关机功能，在网上找了很多资料，都说需要在Linux环境下编译android源代码，才能实现这个功能，后来我就安装了一个双系统（ubuntu+windows）。因为第一次接触这东西，头脑里没有一点头绪，就在网上一点点着资料，然后按步就班的整，但是在整个过程中时不时总会遇到一点问题，虽然在网上搜资料还是一点点解决了，感觉 这也不是一个办法，后来发现其实android官网上
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2023-09-13 22:12:42
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目录1. 场景2. 下载高通OpenSource代码3. 编译4. 修改代码5. 问题记录网上几乎99.99%都是旧教程（我没查到一个新的），现在下载网址变了。亲测有效！我的是高通SA8155P芯片。不管什么芯片流程都是一样的。1. 场景首先看下我们所面临的问题是否类似：已获取高通某一模块的闭源代码，也就是vendor里某一模块。然后你想修改，这时候就需要编译so验证。那么得有个基础工程吧，也就是
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2023-11-16 13:30:27
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这是bert的pytorch版本（与tensorflow一样的，这个更简单些，这个看懂了，tf也能看懂），地址：https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT 主要内容在pytorch_pretrained_bert/modeling文件中。BertModel 流程详解从BertModel的forward函数开始
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2023-10-17 17:53:16
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当一个软件项目进入维护模式,很容易抛开代码可读性和编码标准从一开始就建立了。然而,保持一致的风格和测试标准的代码库是减少维护负担的一个重要组成部分。这可以确保未来的开发人员可以快速了解最新的项目状态。保持项目可维护性的一个好方法是使用一个外部的库代码的检查卫生。这是一些我们喜欢的产品毛羽代码库(PEP检查8和其他样式错误),执行一致的风格,和测试覆盖率的库。检查代码规范PEP8是官方的Python
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2023-07-31 14:55:55
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文件名大小更新时间《Python编程》源代码文件\.gitignore492016-06-15《Python编程》源代码文件\appendix_a\README.md69342016-06-15《Python编程》源代码文件\appendix_b\hello_world.py292016-06-15《Python编程》源代码文件\appendix_b\Python3.sublime-build58
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2023-11-22 08:49:31
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使用Android Studio 也可以下载Android 的源码。下载完成后根据Android studio的提示可以直接将其创建为工程，非常方便。1. 进入到Welcome to Android Studio 界面。2. 在右边的Quick Start 列表下面单击Check out from Version Control 选项。 &nbs
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2023-05-26 15:50:46
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使用 Git 管理源代码 首先你要有一个 repo（源码或叫仓库比较贴切） 让你管理 ，可以是自己的可以是别人的。1、自己的。2、别人的。 首先你要有 github 账号吧，登录进去以后，寻找你心仪的 repo 比如 https://github.com/zhuwansu/TruncateATable 或者 https://github.com/zhuwansu/
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2024-03-20 16:52:13
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小白学习pytorch源码（二）pytorch setup.py最全解析setup.py与setuptoolssetup.py最详细解读setup.py 环境检查setup.py setup()函数 pytorch setup.py最全解析从pytorch源码整体学习的角度看，有两个文件最为关键，分别为pytorch源码总目录下的setup.py和torch包中的_init_.py。其中_ini
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2023-07-09 22:04:29
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最近在研究多线程的内容，在看Java源码的时候有很多是调用native的本地方法，就想着下载一下Hotspot源码从而能更深入的了解一下底层原理。好了废话不多说，下面介绍一下Hotspot源码下载方法。1、登录打开openjdk官网：http://hg.openjdk.java.net ，选择要下载的版本，本文以jdk8为例。2、选择jdk版本从上图中选择jdk8，点击进去openjdk
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?jdk下载本文使用JDK版本为jdk1.8下载地址：https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/archive/?获取源码下载jdk压缩包版就可以，解压后，文件路径中会有一个src.zip文件，这个就是jdk源码。 解压后就可以获得jdk源码啦。建议拷贝后换个路径再解压。如下是我存放的路径?导入IDEA☘️新建java项目使用默认配置，选
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2023-07-26 22:15:15
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近来着眼于ANDROID4.0的关注与研究，第一时间把ANDROID4.0源码下下来了，只是时间问题，所以没能第一时间把过程记录下来，今天算是富裕点时间就给写下来，希望能给灼热于ANDROID继续平台研究而又未及时获得相关资源的热机友们做个简单的参考，好了，废话不多说，我就直接贴图吧，现在很简单，只要你是LINUX系统，一直并使其开发，那就不必要考虑之前JDK环境的问题，直接从基本环境确定下入手吧
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2023-08-08 19:16:24
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隐藏层计算公式：\mathbf{H}_t = \phi(\mathbf{X}_t \mathbf{W}_{xh} + \mathbf{H}_{t-1} \mathbf{W}_{hh} + \mathbf{b}_h)Ht=ϕ(XtWxh+Ht−1Whh+bh)输出计算公式：\mathbf{O}_t = \mathbf{H}_t \mathbf{W}_{hq} + \mathbf{b}_qOt=HtW
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2024-01-04 13:39:00
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